[发明专利]运用设备学习框架的方法、装置及计算机程序

说明书

本发明涉及一种提供用户定制型学习内容的方法，该方法包括：建立包含至少一个以上的选择题的数据库，该选择题包含至少一个以上的选项，再收集用户对所述题的选项选择数据的a阶段；利用所述选项选择数据，计算所述用户的建模矢量，并根据所述选项，分别创建所述题的建模矢量的b阶段；及利用所述用户的建模矢量和所述题的选项建模矢量，计算所述用户的选项选择概率的c阶段。

技术领域

本发明提供一种分析数据，并提供定制型内容的方法，尤其涉及一种应用选项参数，扩展收集的解题结果数据的学习数据分析方法。

背景技术

到目前为止，通常都是以套餐的方式提供教育内容。例如，每本纸质习题中至少会收录700道题，而线上或线下课程为1～2个小时，一次性捆绑销售至少一个月的学习量。

但，对于受教育的学生而言，每个人的薄弱单元或薄弱题型各不相同，因此，较比套餐型内容，更需要的应该是定制型内容。其原因在于，自行挑选薄弱单元的薄弱题型来学习，其效果一定高于解答整本习题集的700道题。

然而，学生作为受教育者，很难自行判断自己的薄弱环节。另外，对于学院、出版社等传统教育行业来说，也多是依靠主观经验和直觉来分析学生和题，因此，很难针对个别学生提供最优化的题。

因此，在传统教育环境下，很难为受教育者提供可创造最有效的学习成果的个人定制型内容，而且，学生很快就会对套餐型教育内容失去成就感和兴趣。

发明内容

本发明旨在解决上述问题。更具体地讲，本发明旨在提供一种提取分析用户和/或题所需的数据，并有效运用包含所收集数据的参数的数据分析框架。

依据本发明实施例的提供用户定制型学习内容的方法，该方法包括：建立包含至少一个以上的选择题的数据库，该选择题包含至少一个以上的选项，并收集用户对上述题的选项选择数据的a阶段；利用上述选项选择数据，计算上述用户的建模矢量，并根据上述选项，分别创建上述题的建模矢量的b阶段；及利用上述用户的建模矢量和上述题的选项建模矢量，计算上述用户的选项选择概率的c阶段。

本发明的有益效果是：

本发明的效果在于，依据本发明的实施例，在收集的用户解题结果数据中，运用用户选择的选项参数，以对题或用户进行分析，并且利用相同的结果数据，还可完成对用户的更精密的分析。

附图说明

图1为依据本发明实施例的数据分析框架的操作内容说明图。

具体实施方式

本发明并限于以下所述实施例的说明内容，显而易见的是，可在不脱离本发明技术主旨的范围内进行各种修改。另外，在说明实施例时，若属于本发明所属技术领域的公知常识及与本发明技术主旨无直接关联的技术内容，在此省略相关说明。

同时，附图使用相同的符号来表示相同的组件。另外，也可能会夸大、省略或概略地示出部分组件。这是为了省略与本发明主旨无关的不必要说明，以阐明本发明的主旨。

近来，随着IT设备的逐渐普及，收集用户分析数据也变得越来越容易。如果能收集到充足的用户数据，用户分析会变得更加精密，并向相应用户提供类型最合适的内容。

在顺应这种潮流的情况下，教育行业对提供用户定制型教育内容的需求非常高。

举一个简单的例子来说，某个用户在英语科目中，对“动词时态”的理解不佳，如能为其推荐包含“动词时态”概念在内的题，学习效率势必会提高。但，为了提供用户定制型教育内容，还需对各项内容和每位用户进行精密的分析。

依据传统方法，为了分析内容和用户，通常是借由专家的手工作业来定义相关科目的概念，并由专家分别针对相关科目的各道题中包含哪些概念进行判断、标记。然后，基于每位用户对特定概念的相关被标记的题的解题结果信息，分析学生的实力。